Penerapan ilmu pengetahuan dan teknologi, kecerdasan buatan dan transformasi digital dalam peramalan hidrometeorologi

Dalam konteks perubahan iklim yang semakin parah dan pesatnya perkembangan Revolusi Industri Keempat, prakiraan hidrometeorologi (HTS) menghadapi tuntutan baru yang menantang. Sains dan teknologi, kecerdasan buatan (AI), dan transformasi digital tidak hanya memainkan peran pendukung, tetapi juga telah menjadi fondasi inti yang menentukan kecepatan, kualitas, dan akurasi sistem peringatan bencana modern.

Tekanan baru di era perubahan iklim

Di seluruh dunia , metode prakiraan tradisional sedang digantikan oleh model numerik beresolusi tinggi, sistem asimilasi data canggih, dan khususnya terobosan dalam AI dan pembelajaran mendalam. Organisasi meteorologi terkemuka seperti ECMWF atau JMA telah menerapkan AI untuk mengoreksi kesalahan, membuat prakiraan instan, dan memanfaatkan gudang data terbuka yang semakin kaya dari Organisasi Meteorologi Dunia (WMO), membuka era baru prakiraan meteorologi berbasis data dan AI.

Di Vietnam, dampak perubahan iklim semakin nyata melalui meningkatnya frekuensi dan intensitas badai dahsyat, hujan lebat lokal, banjir bandang, dan tanah longsor. Hal ini menyebabkan kebutuhan prakiraan bergeser dari sekadar mendeskripsikan fenomena menjadi memprediksi dampak; dari prakiraan kualitatif menjadi prakiraan kuantitatif, terperinci, tepat waktu, dan lebih awal, sehingga menciptakan tekanan besar bagi sektor hidrometeorologi untuk mempercepat inovasi teknologi dan transformasi digital.

Metode peramalan tradisional digantikan oleh penerapan AI dan data besar untuk memantau, menganalisis, meramalkan, dan memperingatkan hidrometeorologi.

Dalam beberapa tahun terakhir, sektor hidrometeorologi juga menghadapi peluang penting untuk modernisasi. Pengoperasian superkomputer Cray XC40 telah menciptakan langkah maju yang signifikan dalam kapasitas komputasi. Dengan kapasitas hampir 80 TFLOPS, sistem ini membantu menjalankan model prakiraan beresolusi 3 km untuk seluruh wilayah dan Laut Timur hanya dalam 30-40 menit, menempatkan Vietnam dalam kelompok negara dengan infrastruktur prakiraan yang kuat di kawasan tersebut.

Bersama-sama, jaringan lebih dari 3.200 stasiun hujan otomatis, 10 radar cuaca, dan sistem pemosisian petir telah menciptakan sumber data beresolusi tinggi 1x1 km yang terus diperbarui, sebuah basis penting untuk model prakiraan. Data ini telah terbukti efektif dalam banyak situasi praktis, seperti hujan historis di wilayah Tengah pada tahun 2020 atau hujan lebat pada tahun 2024.

Vietnam juga telah diakui oleh WMO sebagai Pusat Dukungan Regional untuk Peringatan Cuaca Buruk (SWFP-SeA) dan Pusat Peringatan Banjir Bandang dan Tanah Longsor Regional (SeAFFGS), memperluas akses ke teknologi canggih, menstandardisasi proses dan meningkatkan kerja sama internasional.

Namun, tantangannya tetap besar. Infrastruktur komputasi untuk sistem penyimpanan AI dan Big Data belum memenuhi kebutuhan pengoperasian model pembelajaran mendalam. Data hidrometeorologi tersebar dan kurang sinkron antar kementerian dan sektor; beberapa wilayah seperti perbatasan dan kepulauan masih kekurangan data. Biaya pengoperasian sistem pemantauan berteknologi tinggi tinggi, sementara mekanisme sosialisasinya terbatas. Sumber daya manusia yang menguasai model numerik, AI, dan analisis big data belum memenuhi persyaratan pengembangan. Selain itu, mempertahankan peran dalam program kerja sama internasional membutuhkan sumber pendanaan yang stabil.

Terobosan dari teknologi dan kecerdasan buatan

Dalam beberapa tahun terakhir, sektor hidrometeorologi telah menerapkan solusi untuk memodernisasi proses prakiraan secara intensif. Model prakiraan numerik beresolusi tinggi (1-3 km) telah ditingkatkan, mengasimilasi data observasi domestik dan menggabungkan produk internasional dari ECMWF, membantu mempersingkat waktu rilis prakiraan dari 5-8 jam menjadi 2-3 jam. Sistem prakiraan terpadu dengan 32 komponen jangka pendek dan 51 komponen jangka menengah mendukung penyusunan peta probabilitas, prakiraan dampak, dan curah hujan terperinci untuk setiap komune dan kelurahan.

Sejak 2019, sistem SmartMet secara bertahap menggantikan analisis manual, membantu memvisualisasikan, mengedit, dan menyinkronkan data prakiraan secara real-time antara tingkat pusat dan daerah, sehingga secara signifikan mempersingkat waktu untuk merilis buletin.

AI mulai memainkan peran penting dalam prakiraan. Model pembelajaran mendalam diterapkan dalam identifikasi topan, prakiraan curah hujan ultra-pendek, analisis citra satelit Himawari, identifikasi dini lokasi pusat badai, dan prakiraan intensitas siklon tropis yang lebih baik. Kasus Topan Noru pada tahun 2022 menunjukkan bahwa model AI yang mengintegrasikan data satelit dan radar dapat mendukung identifikasi dini perkembangan badai saat memasuki Laut Timur, membantu meningkatkan waktu peringatan dini menjadi 72 jam.

Aplikasi AI banyak diterapkan untuk membantu pekerjaan peramalan.

Kualitas prakiraan cuaca telah meningkat secara signifikan. Jangka waktu prakiraan badai telah ditingkatkan dari 24 jam menjadi 3 hari; peringatan dini telah dikeluarkan 5 hari sebelumnya; kesalahan lokasi badai pada interval 48 jam telah berkurang setengahnya. Prakiraan hujan lebat dan peringatan banjir 2-3 hari sebelumnya telah mencapai keandalan sekitar 75%; peringatan badai petir lokal telah mencapai keandalan 30 menit hingga beberapa jam sebelumnya; prakiraan cuaca dingin ekstrem dan panas yang meluas telah mencapai keandalan 70-90%.

Kerja sama internasional terus memainkan peran penting. Vietnam menjalin pertukaran profesional dengan JMA (Jepang), CMA (Tiongkok), dan banyak badan meteorologi besar lainnya dalam hal berbagi data, penilaian konsensus, dan pelatihan sumber daya manusia. Bahkan selama masa Covid-19, pelatihan WMO tetap diselenggarakan secara daring, memastikan pengembangan profesional bagi para prakirawan cuaca di Vietnam dan kawasan tersebut.

Menurut Departemen Hidrometeorologi, Kementerian Pertanian dan Lingkungan Hidup , pada periode 2025-2030, sektor hidrometeorologi akan berkembang berdasarkan tiga pilar: modernisasi jaringan pemantauan; peningkatan kapasitas prakiraan dampak dan prakiraan waktu nyata; dan transformasi digital yang komprehensif. Khususnya, penyelesaian jaringan pemantauan otomatis dan sinkron, terutama di wilayah yang kekurangan data, merupakan tugas prioritas. Sektor ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas komputasi sebesar 5-10 kali lipat dibandingkan tahun 2020; pengembangan model hibrida yang menggabungkan prakiraan numerik dan kecerdasan buatan; peningkatan kemampuan peringatan dini banjir bandang dan tanah longsor hingga 6-12 jam dan peringatan dini badai 3-5 hari sebelumnya.

Transformasi digital yang komprehensif membutuhkan integrasi 100% data ke dalam Basis Data Hidrometeorologi Nasional, sekaligus membangun mekanisme hukum untuk mendorong sosialisasi dan komersialisasi layanan hidrometeorologi. Faktor kuncinya tetaplah manusia, industri ini berfokus pada pelatihan mendalam di bidang AI, big data, model prakiraan modern, dan perluasan kerja sama internasional, terutama dengan WMO dan negara-negara dengan hidrometeorologi canggih, untuk menerima, menguasai, dan mengembangkan teknologi prakiraan generasi baru.

Pusat Komunikasi Sains dan Teknologi

Sumber: https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm